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Enregistrement W1864637727 · doi:10.3171/2015.5.focus1514

Imaging diagnosis and the role of endovascular embolization treatment for vascular intraspinal tumors

2015· review· en· W1864637727 sur OpenAlexafffund
Marlise P. dos Santos, Jingwen Zhang, Diana Ghinda, Rafael Glikstein, Ronit Agid, Georges Rodesch, Donatella Tampieri, Karel G. terBrugge

Notice bibliographique

RevueNeurosurgical FOCUS · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineVascularityEmbolizationRadiologyAngiographyEndovascular treatmentBlood flowMagnetic resonance imagingAneurysm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intraspinal tumors comprise a large spectrum of neoplasms, including hemangioblastomas, paragangliomas, and meningiomas. These tumors have several common characteristic imaging features, such as highly vascular mass appearance in angiography, hypointense rim and serpentine flow voids in MRI, and intense enhancement after intravenous contrast administration. Due to their rich vascularity, these tumors represent a special challenge for surgical treatment. More recently, the surgical treatment of intraspinal vascular tumors has benefited from the combination of endovascular techniques used to better delineate these lesions and to promote preoperative reduction of volume and tissue blood flow. Endovascular embolization has been proven to be a safe procedure that facilitates the resection of these tumors; hence, it has been proposed as part of the standard of care in their management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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